中國戰(zhàn)略新興產業(yè)融媒體記者 艾麗格瑪

當地時間5月14日，谷歌在2024 Google I/O大會上展示了其在AI技術上的一系列突破。就在一天前，OpenAI發(fā)布的GPT-4o已經引發(fā)了一波熱議，而發(fā)布時間僅差一天的兩個技術產品被視為是這兩家科技企業(yè)在AI領域真刀明槍的激烈對壘。

谷歌和OpenAI的發(fā)布會，不約而同地強調了AI與現實世界的真正交互——例如用攝像頭感知環(huán)境、識別內容和互動。不過，在產品功能重點方面，兩家公司各有千秋。

那么，最新的AI大模型到底能做到什么程度？它們能帶來生產力的質變，還是僅僅停留在概念性的炒作？

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各有側重的階段性更新

當地時間5月13日，OpenAI通過直播展示了產品更新。

這次，OpenAI并未推出搜索引擎，也未推出GPT-4.5或GPT-5，而是發(fā)布了GPT-4系列新模型GPT-4o以及AI聊天機器人ChatGPT的桌面版本。這可以看作是對GPT-4的一次階段性更新，而根據OpenAI官方網站介紹，GPT-4o中的“o”代表Omni，也就是“全能”的意思。

據介紹，GPT-4o文本、推理、編碼能力達到GPT-4 Turbo水平，速度是上一代AI大模型GPT-4 Turbo的兩倍，但成本僅為GPT-4 Turbo的一半，視頻、音頻功能得到改善。OpenAI公司CEO山姆·奧爾特曼在博客中表示，ChatGPT免費用戶也能用上新發(fā)布的GPT-4o。此外，OpenAI還與蘋果走到一起，推出了適用于macOS的桌面級應用。

OpenAI技術負責人Mira Murati在直播中表示：“這是我們第一次在易用性方面真正邁出的一大步。”

OpenAI將GPT-4o定位為GPT-4性能級別的模型。據介紹，GPT-4o在傳統(tǒng)基準測試中，文本、推理、編碼能力達到GPT-4 Turbo的水平。該模型接收文本、音頻和圖像輸入時，平均320毫秒響應音頻輸入，與人類對話中的響應時間相似，英文文本和代碼能力與GPT-4 Turbo相當，在非英文文本上有改善，提高了ChatGPT針對50種不同語言的質量和速度，并通過OpenAI的API提供給開發(fā)人員，使其即時就可以開始使用新模型構建應用程序。

與之形成對比的是，谷歌終于將自己在搜索領域的強項融入了AI產品：比如“Ask with video”，利用Gemini的多模態(tài)能力與Google Lens相結合，可以實現視頻搜索——錄制一段視頻，就能知道用戶使用唱片機，甚至維修照相機；Google Photos中還推出了新的AI功能“Ask Photos”，可以通過簡單的提問在大量照片中找出“孩子多年來學習游泳的歷程”。

谷歌版 AI 搜索的輸出結果不再是網址的羅列，而是一個全新的整合頁面——它更像一份針對用戶提問而形成的報告，不僅包括對問題本身的回答，也包括對用戶可能忽略問題的猜測和補充。

在大會上，谷歌搜索部門負責人Liz Reid表示，“生成式AI搜索將為你做的比你想象更多。不管你腦子里在想什么，或者你需要做什么，只要問，谷歌就會為你搜索。”她解釋說，AI概述在收到一個一般查詢后會提供一系列潛在答案，并鏈接到更深入的內容。它還能通過在搜索中使用“多重推理”在幾秒鐘內回答更復雜的問題和子問題。

谷歌同樣展示了現實交互功能，其一款名為Project Astra的多模式AI助手，可以觀看并理解通過設備攝像頭看到的內容，記住用戶的東西在哪里，幫用戶在現實世界搜索物品，或是完成其他任務。

但是，相比于OpenAI簡單直接的視頻說明，谷歌在現場演示的AI工具卻遭遇“翻車”。

開場時，一位從舞臺上的茶杯中鉆出的DJ，在臺上使用谷歌內部開發(fā)的一款AI DJ小工具 MusicFX DJ，在舞臺上現場用隨機生成的關鍵詞，來創(chuàng)造出一首曲目——很可惜，創(chuàng)造出的曲調有點糟糕。

不過，相比于2023年在演示Gemini后的“群嘲”，今年谷歌DeepMind推出的Project Astra使用視頻顯得更加可信：操作者以智能手機為媒介，讓大模型實時收集環(huán)境中的各種信息，并在圍繞著辦公室轉了一圈后突然提問：“你記得眼鏡在哪里嗎？”AI從環(huán)境信息中捕捉到了眼鏡的位置，并給出了正確的方位提示。

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多模態(tài)成為重點

在直播中，OpenAI演示了一段員工與GPT-4o對話的視頻，模型反應速度與人類相近，GPT-4o可利用手機攝像頭描述其“看到”的東西。另一段展示視頻里，GPT-4o被裝在兩個手機上，其中一個代表人類與電信公司打電話溝通設備更換事項，另一個GPT-4o扮演電信公司客服人員。OpenAI還展示了GPT-4o搭載在手機上的實時翻譯能力。

GPT-4o的發(fā)布，標志著OpenAI在多模態(tài)AI領域的重大突破。這款新模型不僅能夠實時對音頻、視覺和文本進行推理，還能夠生成文本、音頻和圖像的任意組合輸出，大大提升了與人類的交互體驗。GPT-4o的響應速度極快，音頻輸入的平均響應時間僅為320毫秒，與人類對話中的自然反應時間相當。此外，GPT-4o在多語言處理、視覺和音頻理解方面的能力也有顯著提升，創(chuàng)下了多項新的行業(yè)紀錄。

根據OpenAI介紹，GPT-4o與GPT-3.5、GPT-4的語音對談機制不同。GPT-3.5和GPT-4會先將音頻轉換為文本，再接收文本生成文本，最后將文本轉換為音頻，經歷這三個過程，音頻中的情感表達等信息會被折損，而GPT-4o是跨文本、視覺和音頻的端到端模型，是OpenAI第一個綜合了這些維度的模型，可更好進行對談。

而如前所述，谷歌本次發(fā)布的AI Overview，也在多模態(tài)的問題上做足了文章。

那么，“多模態(tài)”到底是什么？

多模式深度學習，是一個機器學習的子領域，旨在訓練人工智能模型來處理和發(fā)現不同類型數據——也就是模式之間的關系，通常是圖像、視頻、音頻和文本。通過結合不同的模態(tài)，深度學習模型可以更普遍地理解其環(huán)境，因為某些線索僅存在于某些模態(tài)中。

例如一個能夠識別人類面部情緒的任務，它不僅需要AI看一張人臉（視覺模態(tài)），還需要關注人聲音（音頻模態(tài)）的音調和音高，這些內容編碼了大量關于他們情緒狀態(tài)的信息，這些信息可能無法通過他們的面部表情看到，即使他們經常是同步的。

在多模態(tài)深度學習中，最典型的模態(tài)是視覺（圖像、視頻）、文本和聽覺（語音、聲音、音樂）。其他不太典型的模式包括3D視覺數據、深度傳感器數據和LiDAR 數據，這是在自動駕駛汽車中經常用到的典型數據。

此外，在臨床實踐中，成像方式包括計算機斷層掃描（CT）掃描和X射線圖像，而非圖像方式包括腦電圖（EEG）數據。傳感器數據，如熱數據或來自眼動追蹤設備的數據也可以包含在列表中。

多模態(tài)神經網絡通常是多個單模態(tài)神經網絡的組合。例如，視聽模型可能由兩個單峰網絡組成，一個用于視覺數據，一個用于音頻數據。這些單峰神經網絡通常分別處理它們的輸入。這個過程稱為編碼。在進行單峰編碼之后，必須將從每個模型中提取的信息融合在一起。已經提出了多種融合技術，范圍從簡單的連接到注意機制。多模態(tài)數據融合過程是最重要的成功因素之一。融合發(fā)生后，最終的“決策”網絡接受融合后的編碼信息，并接受最終任務的訓練。

可以看出，要想讓停留在“畫畫寫字唱歌”程度的AI們真正與現實世界產生交互并影響生產過程，多模態(tài)研發(fā)是必經之路。